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Informazioni su Claude Haiku 4.5
RiassuntoA partire da 23 settembre 2026
Claude Haiku 4.5 è un modello di Anthropic nella categoria Multimodale. Su Railwail, Claude Haiku 4.5 costa 1,20 USD per 1M token di input e 6,00 USD per 1M token di output. La finestra di contesto contiene 200.000 token e una risposta può essere lunga fino a 64.000 token.
Claude Haiku 4.5 brings Sonnet-class reliability to the cost-and-latency tier. 200K context, full vision input, native tool use and extended thinking on demand. Designed for high-volume agents, real-time chat, classification, simple coding subagents, and consumer applications where p50 latency matters more than peak reasoning.
Sfondo
Informazioni su Anthropic
Fondato 2021 · San Francisco, USA
Anthropic was founded in 2021 by Dario and Daniela Amodei. The Claude model family launched in March 2023 with Haiku as the lightweight tier optimized for low latency and cost. Successive Haiku generations have steadily closed the gap to Sonnet: Haiku 3 (March 2024), Haiku 3.5 (October 2024), Haiku 4 (May 2025) and Haiku 4.5 (late 2025/early 2026). Anthropic is structured as a Public Benefit Corporation focused on AI safety, with total funding exceeding $20 billion and a 2026 valuation above $150 billion.
Claude Haiku 4.5 is the fastest and cheapest model in the Claude 4.x family. Architecturally it is a smaller decoder-only Transformer distilled from the Sonnet/Opus 4 training stack, optimized aggressively for inference latency and throughput while retaining the full Claude feature set (vision, extended thinking, tool use). It was trained on the same multi-trillion-token curated corpus as its larger siblings with a knowledge cutoff in early 2026. Post-training combined RLHF, Constitutional AI, RLAIF and distillation from larger teacher models. Despite its small size, Haiku 4.5 supports the same 200K context window and tool-use API as Sonnet 4.6 and Opus 4.7, making it a drop-in cheaper option for high-concurrency workloads.
Parametri
Undisclosed (estimated tens of billions of parameters)
Contesto
200.000 token
CapacitÃ
Lowest p50 latency in the Claude 4.x family
200K token context window matching the larger Claude models
Vision input for images, PDFs and screenshots
Native tool use with parallel tool calling
Optional extended thinking mode for harder reasoning tasks
Sonnet-class reliability at one-third the cost
Strong instruction following and structured JSON output
Constitutional-AI alignment with low refusal rate
Available via Anthropic API, Bedrock and Vertex AI
Pretrained on the same curated multi-trillion-token mixture used by Sonnet and Opus 4.x. Post-training includes distillation from larger Anthropic models alongside RLHF, Constitutional AI and RLAIF. Knowledge cutoff in early 2026.
Licenza: Proprietary commercial license via Anthropic API, Amazon Bedrock and Google Vertex AI.
Test di sicurezza: Same Responsible Scaling Policy ASL-3 safeguards as Sonnet and Opus, with constitutional classifiers and third-party evaluations.
Limitazioni note
Below Sonnet 4.6 on hard reasoning and agentic coding benchmarks
No native audio or video input
Knowledge cutoff in early 2026
Less depth on niche or long-tail topics than larger models
curl https://railwail.com/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-haiku-4-5",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain what a vector database is in two sentences."
}
],
"max_tokens": 1024
}'
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["RAILWAIL_API_KEY"],
base_url="https://railwail.com/api/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="claude-haiku-4-5",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Explain what a vector database is in two sentences.",
},
],
max_tokens=1024,
)
print(completion.choices[0].message.content)
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.RAILWAIL_API_KEY,
baseURL: "https://railwail.com/api/v1",
});
const completion = await client.chat.completions.create({
model: "claude-haiku-4-5",
messages: [
{
role: "user",
content: "Explain what a vector database is in two sentences."
}
],
max_tokens: 1024
});
console.log(completion.choices[0].message.content);
// npm install railwail
import railwail from "railwail";
const rw = railwail(process.env.RAILWAIL_API_KEY);
const res = await rw.chat("claude-haiku-4-5", [
{ role: "user", content: "Explain what a vector database is in two sentences." },
], { max_tokens: 1024 });
console.log(res.choices[0].message.content);
Claude Haiku 4.5 è un modello di Anthropic nella categoria Multimodale. Su Railwail puoi richiamarlo con una chiave API tramite l'API Railwail.
Quanto costa Claude Haiku 4.5 su Railwail?
Su Railwail, Claude Haiku 4.5 costa 1,20 USD per 1M token di input e 6,00 USD per 1M token di output. Ti viene addebitato ciò che ogni richiesta utilizza effettivamente. L'utilizzo viene pagato con crediti prepagati; 1 credito equivale a 0,01 USD.
Qual è la finestra di contesto di Claude Haiku 4.5?
La finestra di contesto di Claude Haiku 4.5 contiene 200.000 token. Una risposta può essere lunga fino a 64.000 token.
Quanto è veloce Claude Haiku 4.5?
Non ci sono ancora abbastanza esecuzioni misurate di Claude Haiku 4.5 su Railwail per indicare un tempo di esecuzione. Dipende dall'input, dalle impostazioni e dal carico presso il provider.
Claude Haiku 4.5 è migliore di BLIP?
Dipende dall'attività . Claude Haiku 4.5 (Anthropic) e BLIP (Salesforce) sono entrambi modelli nella categoria Multimodale. La pagina di confronto mostra i loro prezzi e le specifiche affiancati.
Sì. Claude Haiku 4.5 accetta immagini come input oltre al testo.
Come uso Claude Haiku 4.5 tramite l'API?
Crea una chiave API Railwail e invia la tua richiesta con l'ID modello claude-haiku-4-5. Gli esempi di codice per curl, Python e JavaScript sono nella sezione API di questa pagina.
